复合高斯杂波加热噪声中基于Rao检验的分布式目标检测

随着雷达分辨率的不断提高,每个距离单元中分布的杂波能量逐渐减少,当杂噪比低于10dB时,热噪声对检测性能的影响是不可以忽略的。针对低杂噪比的情况,在复合高斯杂波加热噪声的背景中研究了分布式目标的检测问题。首先假设内部热噪声和外部杂波统计独立,在给定杂波纹理分量τ的前提下,将白高斯热噪声加上由球不变随机向量表示的复合高斯杂波之后的总干扰近似等效处理成一个新的复合高斯杂波,只是将其参数做了适当调整。然后将分布式目标建模为在距离维和Doppler频率维同时扩展的子空间模型,基于Rao检验构造了N-Rao检测器。通过对N-Rao检测器虚警概率的计算表明,在不存在目标的假设下,虚警概率只由脉冲重复数N、分布式目标占据的实际距离单元数H、每个距离单元内目标散射点总数目Nt来决定,即N-RAO检测器具有恒虚警率特性。最后通过Monte Carlo仿真实验表明,杂波形状参数v的减少与CNR的增加都会使N-RAO检测器的检测性能有所提高,且在低杂噪比的情况下,N-RAO检测器有很好的检测性能。      

相参相关K分布机载雷达杂波仿真

为了研究机载雷达杂波环境下的信号处理问题,采用球不变随机过程法对相参相关K分布杂波进行了仿真,球不变随机过程法可以对杂波的边缘概率密度函数和自相关函数进行独立控制,并且高阶概率密度函数可以显示表达,从而克服了零记忆非线性变换法中非线性变换对自相关函数的影响。最后介绍了仿真模型和仿真方法,从而证明了该方法的有效性。     

基于海杂波先验知识的雷达目标自适应Rao检测

针对非高斯非均匀海杂波背景下雷达海面目标检测性能改善的问题,该文基于海杂波的先验知识提出了一种自适应Rao雷达目标检测方法。首先将海杂波的纹理分量和散斑协方差矩阵分别建模为逆高斯随机变量和逆复Wishart分布的随机矩阵,然后基于Rao检验和未知参数估计,设计了一种匹配海杂波特性的雷达目标自适应Rao检测方法。通过理论推导和实验验证了所提检测方法对杂波平均功率和协方差均值矩阵具有恒虚警特性。仿真数据和实测数据实验结果表明,在非高斯非均匀环境下所提检测方法优于已有检测方法,并且具有良好的鲁棒性。     

SIRP法相干相关K分布雷达杂波的建模与仿真

雷达相干相关杂波的产生多是由相应的非相干相关杂波的零记忆非线性变换法（Zero Memory Nonlinearity,ZMNL)加以推广得到的。ZMNL法的前提是已知非线性变换前后杂波的相关系数之间的非线性关系，而对于相干相关K分布杂波却难以找到这样一种适用的非线性关系，于是提出了于不变随机过程法（Spherically Invariant Random Processes,SIRP）的相干相关K分布杂波的仿真模型，以高新型谱为例进行了仿真，仿真结果证明了这种方法的有效性。     

高分辨率雷达复合高斯杂波的高效仿真

球不变随机过程（sIRP）是对高分辨率雷达的检测性能进行仿真分析所广泛采用的杂波模型。文中在总结SIRP主要理论结果的基础上,详细分析了参考文献[7]中给出的仿真方法对长“拖尾”的“尖”杂波仿真效率低的原因,提出了对杂波包络的概率密度函数（PDF）进行分割,用分割点上的PDF值来构造上界函数的新的仿真方法。仿真算例表明,改进的方法显著地提高了仿真的效率。     

基于球不变随机过程的高分辨率雷达杂波仿真

球不变随机过程（SIRP）是对高分辨率雷达的检测性能进行仿真分析时广泛采用的杂波模型。在总结SIRP主要理论结果的基础上，详细分析了Rangaswamy M等学者给出的仿真方法对长“拖尾”的“尖”杂波仿真效率低的原因，提出了对杂波包络的概率密度函数（PDF）进行分割，用分割点上的PDF值来构造上界函数的新的仿真方法，仿真算例表明改进的方法显著地提高了仿真的效率。     

空间二维相关K分布杂波建模与仿真

针对雷达杂波在空间二维相关的特点,提出了一种相关K分布杂波模型及仿真方法:首先提出了基于1-范数的空间相关性假设,然后利用修正的球不变随机过程(SIRP)法得到相关K分布随机场,最后,利用计算机仿真实验验证了该杂波建模方法的正确性。     

基于SIRP法的相干K分布海杂波仿真

球不变随机过程法（Spherically Invariant Random Process,SIRP）允许对杂波的边缘概率密度函数和自相关函数独立进行控制,且高阶概率密度函数可以显式表达,从而克服了无记忆非线性变换法（Zero Memory Nonlinear,ZMNL）对自相关函数的影响。文中提出了一种采用相干脉冲雷达的杂波功率谱模型并结合SIRP法产生相干K分布海杂波的方法,对以往的模拟方法作了改进。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于AR模型的Rao检测算法

将相关噪声看作为AR模型，在未知信号复幅度而已知目标多普勒频移情况下，利用Rao检验方法实现了雷达目标检测。该算法只在编假设条件下对未知参数进行最大似然估计，并通过计算机仿真了该检测算法的检测性能。仿真结果表明该检测算法的检测性能与GLRT算法性能相当，而结构则更为简单，同时文中也给出了该检测算法的渐近性能。     

SIRV杂波下距离扩展目标CFAR检测器

在球不变随机向量(SIRV,Spherically Invariant Random Vector)的非高斯杂波背景下,提出了一种新的距离扩展目标检测器.给出了检测参数的简易确定方法,推导了虚警概率与检测阈值的解析表达式,证明了所提检测器的恒虚警率特性.仿真实验表明,在参数设置合理情况下,所提出的检测器性能远好于已有的两种距离扩展目标检测器.另外,随着阵元数、目标散射点个数及杂波尖峰的增加,检测器的性能得到提高;且该检测器对第三门限的选取和不同的杂波相关性均具有很好的鲁棒性.     

Subspace detection for range and Doppler distributed targets with Rao and Wald tests

For the detection problem caused by the point target broken up into the distributed target in the high-range resolution radar system, adaptive detection algorithms based on the Rao and the Wald tests are proposed. The distributed target, which is modeled as a subspace random signal, may be distributed both in range and also in Doppler frequency axes. The clutter is modeled as a spherically invariant random process (SIRP). The unknown parameters are estimated by maximum likelihood estimation only under hypothesis H₀ in Rao test, while only under hypothesis H₁ in Wald test. Interestingly the proposed non-adaptive detectors from different deriving progresses have the same final form, which perform an incoherent processing over all the cells under test and ensure CFAR property with respect to the unknown statistics of the clutter texture component. In the end, performances of the proposed adaptive detectors are assessed through Monte Carlo simulations and are shown to have better detection performance compared with existing similar detectors.     

基于SIRP法的机载脉冲雷达杂波仿真

为了研究机载雷达杂波环境下的信号处理问题,采用球不变随机过程法（SIRP）对相参相关K分布杂波进行了仿真,仿真结果证明了该方法的有效性。     

非高斯杂波下修正的SDD-GLRT距离 扩展目标检测器

 在球不变随机向量非高斯杂波背景下,针对SDD-GLRT方法在统计平均意义下对距离扩展目标进行最优检测所带来的检测损失,通过充分利用目标散射点的先验信息,基于有序统计检测理论,提出了修正的SDD-GLRT距离扩展目标检测方法.理论分析表明,在不存在目标的假设下,虚警概率与纹理分量的混合分布、杂波协方差矩阵以及确知信号的方向向量无关,即修正的SDD-GLRT方法具有恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)特性.仿真结果表明,随着积累脉冲数及目标散射点所占距离单元个数的增加,修正的SDD-GLRT检测性能得到提高.在散射点分布稀疏条件下,修正的SDD-GLRT的检测性能要明显好于SDD-GLRT和NSDD-GLRT,且在估计目标散射点个数存在微弱偏差和不同杂波尖峰情况下,修正的SDD-GLRT具有很好的鲁棒性.     

基于Rao检验的信号统计分辨界分析

针对基于广义似然比检验(GLRT)的信号统计分辨界(SRL)分析存在计算较复杂、难以得到检测统计量解析表达式等问题,提出了一种基于Rao检测的SRL分析方法.分析了噪声方差已知和未知两种情形下的信号一维方位角SRL以及噪声方差已知时的信号二维方位角及俯仰角SRL,推导得到了Rao检测统计量以及对应SRL所需的最小信噪比(SNR),分析了检测性能、计算复杂度,并与GLRT方法进行了对比.仿真实验验证了Rao检测方法的有效性.     

基于位置相关的SAR图像中分布式目标检测

在研究了SAR图像中分布式目标在其所占有的各分辨单元间的二维位置相关信息的基础上,提出了一种SAR图像中分布目标的检测方法。根据二维情形下的不同距离定义,提出了算法的几种形式。计算机仿真结果、处理真实SAR图像数据的试验结果和性能分析表明了该方法比经典的恒虚警检测算法更有效、更优越。通过比较不同的距离定义下检测算法的性能和运算复杂度,得出了最优的距离定义形式。